【HALCON】learn_ndim_norm 関数について - 正規化された多次元分類器の学習

HALCONのlearn_ndim_norm関数は、正規化された多次元分類器をトレーニングするためのツールです。この関数を使用することで、多次元データに基づく分類タスクにおいて、正規化を取り入れたパターン認識や分類精度を向上させることができます。分類器は指定されたトレーニングデータを基に学習され、新しいデータに対しても正確に分類できるようになります。

learn_ndim_norm 関数の概要

learn_ndim_norm関数は、多次元の特徴空間に基づいた正規化分類器を学習させます。この分類器は、各次元にまたがる特徴量を取り込み、データを正規化して、パターン認識の精度を向上させることができます。正規化処理は、各次元のデータが異なるスケールを持つ場合に効果的で、学習結果のバランスを整えます。

基本構文

learn_ndim_norm(ClassifierHandle, TrainingData, NumTraining, StopError)

• ClassifierHandle
  多次元分類器のハンドル。事前に作成された分類器を指定します。

• TrainingData
  トレーニングデータ。学習に使用するラベル付きの多次元データセットです。

• NumTraining
  学習に使用するサンプル数を指定します。

• StopError
  学習を停止するための誤差基準。この値以下になると学習が停止します。

使用方法

以下に、learn_ndim_norm関数を使って正規化された多次元分類器を学習させる基本的な例を示します。

* 多次元分類器の作成
create_ndim_class_box('min_max', ClassifierHandle)

* トレーニングデータを読み込み
read_ndim_trainf(ClassifierHandle, 'normalized_training_data.ndf')

* 正規化された分類器のトレーニング
NumTraining := 150
StopError := 0.02
learn_ndim_norm(ClassifierHandle, 'normalized_training_data.ndf', NumTraining, StopError)

* 学習された分類器を保存
write_ndim_class_box(ClassifierHandle, 'trained_ndim_normalized_classifier.ndf')

この例では、分類器を作成し、正規化されたトレーニングデータを使用して学習させています。NumTrainingには学習に使用するデータの数を、StopErrorには学習停止のための誤差閾値を指定しています。学習が完了した分類器は保存され、後でパターン認識や分類に使用できます。

応用例

learn_ndim_norm関数は、以下のような場面で役立ちます。

• 異なるスケールを持つデータの分類
  各特徴量が異なるスケールを持つデータ（例えば、色、形状、サイズなど）を正規化し、分類精度を向上させます。

• パターン認識精度の向上
  正規化を取り入れることで、学習データのばらつきを抑え、安定した分類結果を得ることができます。

• 多次元データを用いた画像認識
  画像処理や機械学習において、多次元データを扱うパターン認識タスクで、データを正規化し、分類精度を最適化します。

まとめ

HALCONのlearn_ndim_norm関数は、正規化された多次元分類器を学習させ、パターン認識精度を向上させるための重要なツールです。複数の次元に基づくデータ分類タスクにおいて、データの正規化と分類精度の向上を同時に実現することができます。